Natural Language Processing: Evolving Applications in Social Media Analysis

Authors

  • Pat Green
  • Avery Martin
  • Sam Thomas

Keywords:

natural language processing, social media, sentiment analysis, machine learning, trends

Abstract

This article explores the use of natural language processing (NLP) technologies in analyzing social media data. The study focuses on sentiment analysis, trend prediction, and content moderation. By leveraging machine learning techniques, it shows how NLP can process vast datasets to extract meaningful insights and trends. The research offers a comprehensive overview of current applications and future directions for NLP in social media monitoring.

Author Biographies

Pat Green

PhD in Computer Science
Indian Institute of Technology Bombay
Powai, Mumbai, Maharashtra 400076, India

Avery Martin

PhD in Linguistics
University of California, Los Angeles
405 Hilgard Ave, Los Angeles, CA 90095, USA

Sam Thomas

PhD in Artificial Intelligence
National University of Kyiv-Mohyla Academy
Skovorody St, 2, Kyiv, Ukraine, 04070

References

Климов, Н. Д. (2024). ПРИМЕНЕНИЕ АВТОМАТИЗАЦИИ В РЕГРЕССИОННОМ ТЕСТИРОВАНИИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ. apni. ru Редакционная коллегия, 8.

Sharma, R. S., Loucif, S., Kshetri, N., & Voas, J. (2024). Global initiatives on “safer” and more “responsible” artificial intelligence. Computer, 57(11), 131-137.

Рагимов, Э. Р. О. (2011). Метрология элементов безопасности программных комплексов, реализующих систему защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (2), 36-41.

Рагимов, Э. Р. (2011). Модель идентификации безотказной работы программных средств в корпоративных сетях. Телекоммуникации, (2), 2-5.

Published

2024-07-31

Issue

Section

Articles